| 一、課程基本資料 Course Information | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 科目名稱 Course Title： (中文)巨量資料分析應用 (英文)BIG DATA ANALYTICS AND APPLICATIONS |
開課學期 Semester：108學年度第1學期 開課班級 Class：巨資三Ａ |
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| 授課教師 Instructor：丁德天 TING, TE-TIEN | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 科目代碼 Course Code：BDM31101 | 單全學期 Semester/Year：單 | 分組組別 Section： | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 人數限制 Class Size：90 | 必選修別 Required/Elective：選 | 學分數 Credit(s)：3 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 星期節次 Day/Session： 三34E | 前次異動時間 Time Last Edited：108年09月27日21時32分 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 巨量資料管理學院基本能力指標 Basic Ability Index | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| 二、指定教科書及參考資料 Textbooks and Reference (請修課同學遵守智慧財產權，不得非法影印) |
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| ●指定教科書 Required Texts Anderson, D. R., Sweeney, D. J., Williams, T. A., Camm, J. D., & Cochran, J. J. (2016). Statistics for business & economics. Nelson Education. ●參考書資料暨網路資源 Reference Books and Online Resources James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An introduction to statistical learning (Vol. 112). New York: springer. http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&ctry=TW (Introduction to ANOVA, Regression, and Logistic Regression) https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=3033&ctry=TW (SAS Programming for R Users) http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS1492-2017.pdf | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 三、教學目標 Objectives | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 本課程將針對資料蒐集、彙整、儲存、模型建構與分析、視覺化結果呈現、與分析流程自動化等知識面向來帶領修課同學思考巨量資料之背景、來源、問題方針、與理論基礎。協助同學整合既有的統計與程式設計之知識技能，進而模擬實務操作過程、建構未來專題設計與執行的基礎能力。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| The goal of this course will focus on large data collection, aggregation, storage, model analysis, visualization, and basic idea of machine learning. Based on the content listing above, students would be led to think the background knowledge, potential problems, and theoretical concepts of big data management. Furthermore, integrated skills of statistics and programming will be developed for working on independent studies/projects. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 四、課程內容 Course Description | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| ●整體敘述 Overall Description 人是天生的社會性動物，其行為背後所反映的社會現象與流行趨勢是複雜的，而我們該如何提出創意又實用的問題？如何獲取有效且精確的資訊來解決問題？如何建構適當的數學模型、將繁複的訊息以簡單又不失真的方式呈現？如何闡述數據分析的結果？都是本課程之基本目標。 此門課程將採雙軸並行制，協助修課同學建構穩固的數學與統計能力、並提升其處理巨量資料所需之技能。針對資料蒐集、彙整、儲存、模型建構與分析、視覺化結果呈現、與分析流程自動化等知識面向來帶領修課同學思考巨量資料之背景、來源、問題方針、與理論基礎。協助同學整合既有的統計與程式設計之知識技能，進而模擬實務操作過程、建構未來專題設計與執行的基礎能力。 課程進行步驟： 1. 了解數據科學之演進 2. 初階與等等統計之整合與運用 3. 模型建構與分析 4. 視覺化結果呈現 |
●分週敘述 Weekly Schedule
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| 五、考評及成績核算方式 Grading | ||||||||||||||||||||||||
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| 六、授課教師課業輔導時間和聯絡方式 Office Hours And Contact Info | ||||||||||||||||||||||||
| ●課業輔導時間 Office Hour 星期三(13:00~14:00) |
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●聯絡方式 Contact Info
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| 七、教學助理聯絡方式 TA’s Contact Info | |||||||||||||
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| 八、建議先修課程 Suggested Prerequisite Course | |||||||||||||
| 技能與硬體： （1）需有基礎的統計概念 （2）修課同學需備有SAS基礎概念、SAS Viya為雲端系統、請勿擔心 | |||||||||||||
| 九、課程其他要求 Other Requirements | |||||||||||||
| 十、學校教材上網及教師個人網址 University’s Web Portal And Teacher's Website | |||||||||||||
| 學校教材上網網址 University’s Teaching Material Portal： 東吳大學Moodle數位平台：http://isee.scu.edu.tw |
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| 教師個人網址 Teacher's Website： | |||||||||||||
| 其他 Others： | |||||||||||||
| 十一、計畫表公布後異動說明 Changes Made After Posting Syllabus | |||||||||||||